Leveraging AV1 motion vectors for Fast and Dense Feature Matching

📄 arXiv: 2510.17434v2 📥 PDF

作者: Julien Zouein, Hossein Javidnia, François Pitié, Anil Kokaram

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-10-21)

备注: Accepted ICIR 2025, camera-ready version

💡 一句话要点

利用AV1运动矢量实现快速密集特征匹配，提升SfM效率

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: AV1编码 运动矢量 特征匹配 SfM 压缩域处理 视频处理 三维重建

📋 核心要点

  1. 传统特征匹配方法计算量大，难以满足实时性和资源受限场景的需求。
  2. 论文提出利用AV1编码中的运动矢量，直接在压缩域提取密集特征对应关系。
  3. 实验表明，该方法在保证匹配质量的同时，显著降低了CPU使用率，提升了SfM效率。

📝 摘要（中文）

本文提出一种利用AV1视频编码中的运动矢量来生成密集亚像素对应关系和短轨迹的方法，并通过余弦一致性进行过滤。在短视频上，这种压缩域前端的运行速度与顺序SIFT相当，但CPU使用率远低于SIFT，并产生更密集的匹配以及具有竞争力的成对几何结构。在一个117帧的短视频片段上的小型SfM演示中，运动矢量匹配注册了所有图像，并以0.51-0.53像素的重投影误差重建了0.46-0.62M个点。BA时间随匹配密度增加而增长。这些结果表明，压缩域对应关系是一种实用且资源高效的前端，具有在完整流程中扩展的清晰路径。

🔬 方法详解

问题定义：现有特征匹配方法，如SIFT，计算复杂度高，尤其是在高分辨率视频或大规模场景下，计算资源消耗巨大，难以满足实时性要求。此外，传统方法通常在解压后的图像上进行计算，忽略了视频编码中已经存在的运动信息。

核心思路：论文的核心思路是利用AV1视频编码中已经存在的运动矢量信息，直接在压缩域提取特征对应关系。运动矢量本身就包含了像素级别的位移信息，可以作为一种天然的特征匹配线索。通过合理地利用这些运动矢量，可以避免大量的图像处理计算，从而提高特征匹配的效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 从AV1编码的视频流中提取运动矢量信息。2) 利用运动矢量生成密集的亚像素对应关系。3) 使用余弦一致性对生成的对应关系进行过滤，去除错误匹配。4) 将过滤后的对应关系用于后续的SfM（Structure from Motion）重建。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将视频编码中的运动矢量信息用于特征匹配，从而避免了大量的图像处理计算。与传统的基于图像像素的特征匹配方法相比，该方法具有更高的效率和更低的资源消耗。此外，该方法还提出了一种基于余弦一致性的过滤方法，可以有效地去除错误匹配，提高匹配的准确性。

关键设计：论文中使用了亚像素精度的运动矢量，并通过双线性插值等方法进一步提高了匹配的精度。余弦一致性过滤方法通过计算相邻帧之间运动矢量的余弦相似度来判断匹配的可靠性。在SfM重建中，使用了Bundle Adjustment（BA）来优化重建结果，提高重建的精度。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在短视频上运行速度与顺序SIFT相当，但CPU使用率远低于SIFT，并产生更密集的匹配。在一个117帧的短视频片段上的SfM演示中，该方法以0.51-0.53像素的重投影误差重建了0.46-0.62M个点。这些结果表明，该方法是一种实用且资源高效的前端。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于实时视频处理、机器人导航、增强现实等领域。例如，在机器人导航中，可以利用该方法快速提取视频中的特征对应关系，从而实现快速定位和地图构建。在增强现实中，可以利用该方法实现快速稳定的图像跟踪和注册。此外，该方法还可以应用于视频压缩和编码领域，例如，可以利用该方法提高视频编码的效率和质量。

📄 摘要（原文）

We repurpose AV1 motion vectors to produce dense sub-pixel correspondences and short tracks filtered by cosine consistency. On short videos, this compressed-domain front end runs comparably to sequential SIFT while using far less CPU, and yields denser matches with competitive pairwise geometry. As a small SfM demo on a 117-frame clip, MV matches register all images and reconstruct 0.46-0.62M points at 0.51-0.53,px reprojection error; BA time grows with match density. These results show compressed-domain correspondences are a practical, resource-efficient front end with clear paths to scaling in full pipelines.